随着智慧城市 、 一人一档等人脸大数据应用 ， 对人脸特征比对支持的库容规模 、 并发量 、 响应速度提出新的要求 ， 随之产生的比对服务器 。GPU由于生态友好且算力高 ， GPU 卡的比对服务器在各行业应用中有较大占比 。
与分析服务器类似 ， GPU 比对服务器存在体积大 、 功耗高的缺点 。FPGA 芯片更合适人脸特征比对运算 ， 具有大库容高并发的特点 ， 基于 FPGA 的人脸比对服务器在性能 、 层本 、 功耗等方面皆具备明显优势 ， 该类产品已崭露头角 。此外，随着 CPU 芯片计算能力和指令集的不断优化 ， 芯片厂家和服务器厂家也在联合尝试基于 CPU 的人脸比对服务器产品 ， 基于 CPU 的产品方案也值得关注 。解决方案：人脸识别系统业务功能主要包括人脸核验 、 人脸布控 、 人脸检索 、人脸聚类等 ， 可以通过上述不同的设备构建不同的解决方案 。按照应用场景和数据规模 ， 解决方案可以归纳为人脸考勤方案 、 人脸布控方案和人脸大数据应用方案 。
人脸考勤解决方案：人脸考勤解决方案可以由单个门禁设备构成 ， 亦可由人脸抓拍机 NVR 或人脸服务器的方式构成 ， 包含人脸注册 、 人脸抓拍 、 人脸建模和人脸比对功能，并配备管理系统 ， 具备考勤权限 、 数据存删 、 参数设置和隐私保护等功能 。人脸布控解决方案：人脸布控解决方案 ， 通常由人脸抓拍机 人脸分析服务器构成 。当单台人脸分析服务器不足以提供所需性能时 ， 可以采用多集群方式 ；当系统需要接入传统 IPC 视频码流时 ， 亦可在分析服务器实现人脸抓拍 。
人脸识别产业链以人脸识别算法作为中间层 ， 其上游为器件 、 通用硬件 、基础软件 ， 上游提供了人脸识别算法的输入 、 训练 、 开发和运行环境 ；
下游为设备和产品 ， 终体现为解决方案 ， 下游是人脸识别算法的产品形态 。从产业链上游来看 ， 国内厂商 （ 以华为 、 寒武纪为代表 ） 在芯片设计方面有较强实力 ，人脸识别系统品牌哪家好， 在芯片制造方面 ， 除去手机等对芯片精密程度要求较高的设备 ，国内厂商具备制造芯片的能力 。但芯片的制造工艺以及基本元器件都被国外垄断 ， 成为制约上游厂商发展的瓶颈 。
从人脸识别算法层面来看 ， 国内厂商具备优势 ， 但数据隐私问题 、 人种 /地域带来的算法性能公平性问题 ， 是国内厂商急需解决的问题 。产业链下游 ， 人脸识别应用越来越广泛 ，幼儿园人脸识别系统， 甚至出现过度滥用用户隐私的事件 。攻击 、 非攻击对人脸识别系统安全性也提出了挑战 ，人脸识别系统， 用户隐私保护和安全性成为掣肘 ， 急需相关政策法规来规范市场 。
继小米和美团后，宿舍人脸识别系统哪家代理在武汉，港交所有望迎来第三家同股不同权的公司，人工智能公司旷视科技于 8 月 25 日提交上市申请。旷视科技的名字对于 C 端用户来说可能有些陌生，但事实上我们在日常生活中可能或多或少接触过该公司的技术，蚂蚁、小米、OPPO 和 vivo 等公司的人脸识别和智能拍照技术使用的正是。旷视科技成立于 2011 年，用创始人印奇在中的话来讲，「是不折不扣的寒冬，那时看好其前景的人」。
不过 8 年过去了，旷视科技已成长为估值 40 亿美元的独角兽，完成了 9 轮共计 12.3 亿美元（合 74.6 亿）融资。值得一提的是，阿里等公司不仅是旷视科技的大客户，也在合作过程中成为了其大股东，通过淘宝中国间接持有旷视科技 14.33% 股份，蚂蚁在香港的全资子公司 API 持有旷视科技 15.08% 的股份。旷视科技的业务分为三个部分：个人物联网、城市物联网和供应链物联网，早商业化且度的是个人物联网部分，2016 年支付宝推出的刷脸支付功能「Smile to pay」就是采用旷视科技的 Face 技术，小米、vivo、OPPO 等手机的人脸识别功能底层技术也是来自 Face ，、
截至 2018 年，旷视在搭载人脸识别的国产 Android 市场上占有率超过 70%。但总的来说，旷视科技的技术仍未实现大规模落地，个人物联网解决方案元，在 2018 年进一步增加至 6.13 亿元，分别占年收入的 115.3%、65.6% 及 43.0%。招股书中亦将亏损的增加归结于优先股的公允价值变动以及对研发
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